并行智能体技术趋势 - 并行智能体通过多个agent协同处理任务提升AI效率 成为提升AI能力的新方向[1][3] - 传统AI能力提升依赖scaling law 通过更多数据和算力获得性能提升但输出结果时间长[4][6] - 并行agent方法在提升性能的同时减少用户等待时间 且因大语言模型token成本下降而更具可行性[8] 并行智能体应用场景 - 多个agent并行抓取分析网页可快速生成深度研究报告[7] - 多个agent协同处理代码库不同部分可加快编程任务完成速度[7] - 多个agent后台并行工作并由监督agent向用户反馈 实现并行异步控制[7] 技术实现与挑战 - 任务分解给多个智能体并行执行存在协调难度 类似人类复杂任务分配的挑战[9][10] - Code Monkeys论文通过并行生成多个轨迹生成多样化候选解决方案 提高编程问题解决效率[11][13] - Together Mixture Of Agents架构同时利用多个大语言模型提升性能 并可调整分层架构进一步优化[14][15] 发展前景 - 最优利用并行agent仍需大量研究与工程探索 高效并行工作的agent数量潜力巨大[18] - 技术发展具有历史延续性 2009年GPU并行计算已为深度学习时代奠定基础[19][20]